MapReduce merge机制概述在map端和reduce端都会有merge过程，将segments进行多路归并成一个大的segment。在map端，一个spill-N.out文件的每个partition在merge阶段使用一个segment代表。merge过程粗略过程：从segments中每次remove出mergeFactor个segment进行归并，归并为一个大的segment，结束后将
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2024-03-28 07:37:44
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简单的MapReduce实践 文章目录简单的MapReduce实践操作环境实现文件合并和去重操作新建项目新建Java程序打包程序运行程序实现文件的倒排索引第一步，Map第二步，Combiner第三步，Reduce配置参数总体代码参考文章 操作环境操作系统：Ubuntu 16.04JDK 版本：1.8Hadoop 版本：Hadoop 3.1.3Java IDE：Eclipse我的 Hadoop安装目
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2024-05-07 16:16:39
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实验三：MapReduce初级编程实践一、实验目的通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。二、实验平台操作系统：LinuxHadoop版本：2.6.0三、实验步骤（一）编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到
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2024-04-24 16:13:58
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一、实验目的：1. 理解MapReduce的工作机制； 2. 掌握基本的MapReduce编程方法 3. 重点理解map过程，shuffle过程和reduce过程二、实验环境：Hadoop+Eclipse+JDK三、实验内容和要求：1.编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是
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2024-04-04 07:42:18
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#1.## MapReduce的简单介绍 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software Framew
PS：实操部分就省略了哈，准备最近好好看下理论这块，其实我是比较懒得哈！！！<?>MapReduce的概述MapReduce是一种计算模型，进行大数据量的离线计算。MapReduce实现了Map和Reduce两个功能：其中Map是滴数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键——值对形式中间结果。其中Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约（分类和归纳），以得到最终结果。&
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2024-03-22 13:58:33
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目录一、打包jar包以及上传的步骤在eclipse把mapreduce程序进行打包通过Xshell把JAR包上传到linux二、执行jar包的注意事项出现jdk版本异常的问题情况描述原因解决办法执行jar包命令主类名问题问题描述原因一及解决办法原因二及解决办法 ———————————————————————————————————————— 一、打包jar包以及上传的步骤执行mapreduce
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2024-02-14 22:56:05
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适用场景：
当我们希望去除数据集中的重复数据或者某些字段重复的数据就可以使用这个模式。
结构：
这个模式使用了MapReduce框架的功能，将相同的key分组到一起来实现去重。这个模式使用mapper做数据的转换，在reducer中不需要做太多工作。在这个模式中可以使用combiner,如果有大量重复的数据，combiner将非常有用。重复的记录在数据集
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2024-08-19 09:37:56
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这里写目录标题概述MapReduce工作流程Shuffle过程Map端的Shuffle过程Reduce端的Shuffle过程 概述MapReduce是一种并行编程模型，用于大规模数据集的并行运算，将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象到两个函数：Map和Reduce，极大的方便了分布式编程工作，对不会分布式并行编程的人员十分友好。MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计
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2024-10-12 12:14:11
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通过提交jar包，进行MapReduce处理，那么整个运行过程分为五个环节：向 client 端提交 MapReduce job。随后 yarn 的 ResourceManager 进行资源的分配。由 NodeManager 进行加载与监控containers。通过 applicationMaster 与 ResourceManager 进行资源的申请及状态的交互，由 NodeManagers 进
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2024-10-12 12:06:47
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MapReduce作为Hadoop的核心计算引擎，算是学习当中必学的一个部分。虽然发展至今，MapReduce计算框架已经很少直接使用了，但是作为分布式并行计算的代表，还是值得学习。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲MapReduce排序与合并机制。 WritableComparable排序 排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。 MapTask和ReduceTask
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2024-05-11 14:41:32
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1. 关键参数配置指导1.1. Container内存相关1.1.1. map的内存大小【参数值】mapreduce.map.memory.mb【参数解析】map任务的内存限制。【如何调优】默认：4096MBmapreduce.map.m
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2023-10-25 04:36:01
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分析MapReduce执行过程MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图： Mapper任务的执行过程详解每个Mapper任务是一个Java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对
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2023-07-25 00:12:03
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MapReduce是大数据分布式计算框架，是大数据技术的一个核心。它主要有两个函数，Map() 和 Reduce()。直接使用MapReduce的这两个函数编程有些困难，所以Facebook推出了Hive。Hive支持使用 SQL 语法来进行大数据计算，比如说你可以写个 Select 语句进行数据查询，然后 Hive 会把 SQL 语句转化成 MapReduce
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2023-07-12 09:58:08
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MapReduce
HDFS
Hadoop
存储
Hbase
Dedoop
云计算
摘要：随着收集到数据体积的激增，去重无疑成为众多大数据玩家面对的问题之一。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。在存储架构中，删除重复数据的常用方法包括哈希、二进制比较和增量差分；而本文专注的是使
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2024-08-24 10:30:44
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ReduceCopyMergeReduce Copy走到这里，我们就进入到reduce了。reduce有三个明确的阶段：copy，sort，reduce。在初始化ShuffleConsumerPlugin的时候，他需要创建一个MergeManager：这个MergeManager就是用来做文件合并的。接下来我们使用localFetcher去拉取map的输出文件。在此我们将获取file.out文件
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2024-09-26 08:39:56
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第二部分主要介绍，MapReduce的生命周期及其内部实现 主要包括作业提交初始化(JobClient–>JobTracker)、作业执行（JobTracker–>TaskScheduler–>TaskTracker–>Task）注：文中出现的有序列表代表有步骤顺序（题目除外，题目都是有序号的），其他情况下使用无序列表 文章目录一、作业提交及初始化1. 文件上传2. Job
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2024-04-19 11:54:28
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数据去重： 原理(理解)：Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>，原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。Reduce的输出是不重复的数据，也就是每一行数据作为key，即k3。而v3为空或不需要设值。根据<k3，v3>得到k2为每一行的数据，v2为
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2023-12-12 11:19:40
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1：最简单的过程： map - reduce2：定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程： map - partition - reduce3：增加了在本地先进性一次reduce（优化） map - combin(本地reduce) - partition - reduce 基本上，一个完整的mapreduce过程可以分为以上3中提到的4个步骤，下面
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2023-07-12 18:46:42
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两表join在业务开发中是经常用到，了解了大数据join的原理，对于开发有很大的好处。1、reduce side join reduce side join是一种简单的join的方法，具体思想如下： 顾名思义就在reduce进行join， 在map阶段，map同时读取两文件file1，file2，为了区分key/value需要对两文件进行打标签，比如：tag=0 表示file1 tag=1 表示f
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2024-03-19 17:18:40
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